Opleiding: Research Topics ML & DL + Bayesian Methods for Machine
Na inschrijving van de Award Winning E-learning training Research Topics ML & DL + Bayesian Methods for Machine, ontvangt u per e-mail een link om in te loggen in uw leeromgeving waar u een persoonlijk wachtwoord aanmaakt. Eenmaal ingelogd in uw persoonlijke leeromgeving ziet u een overzicht van de cursusonderdelen. Via de inhoudsopgave schakelt u automatisch over naar elk gewenst onderdeel van de training.
Er zit tevens een Voortgangsbewaking bij om eenvoudig te zien hoe ver u bent binnen uw training. U kunt daarbij 1 jaar lang (365 dagen), 24/7 (elke dag en nacht) inloggen om verder te gaan met de training.
Deze Engelstalige training met ondertiteling heeft interactieve, eenvoudig te volgen video's in HD beeldkwaliteit met heldere audio kwaliteit. Daarnaast biedt de training Support en/of een Online Mentor aan als u problemen ondervindt. De training is beschikbaar in elke browser voor zowel PC, Mac, Tablet én Smartphone. Dus zelfs via uw mobiel kunt u handig de training volgen.
De training is inclusief lees- en/of praktijkopdrachten met trainingstest, mits noodzakelijk voor de training. Na afronding van de training krijgt u een Certificaat van Deelname en sluit u zich aan bij de reeds duizenden tevreden cursisten.
Cursusinhoud
Research Topics in ML and DL
Research Topics in Machine Learning and Deep Learning
Course: 42 Minutes
- Course Overview
- Prevent Neural Networks from Overfitting
- Multi-Label Learning Algorithms
- Deep Residual Learning for Image Recognition
- Transferable Features in Deep Neural Networks
- Large-Scale Video Classification
- Common Objects in Context
- Generative Adversarial Nets
- Scalable Nearest Neighbor Algorithms
- Face Alignment with Ensemble of Regression Trees
- Learning Deep Features for Scene Recognition
- Extreme Learning Machine (ELM)
- Exercise: Recognize Research Topics in ML and DL
Bayesian Methods for Machine
Bayesian Methods: Bayesian Concepts & Core Components
Course: 1 Hour, 1 Minute
- Course Overview
- Bayesian Probability and Statistical Inference
- Bayes' Theorem in Machine Learning
- Frequentist and Subjective Probability
- Probability Distribution
- Ingredients of Bayesian Statistics
- Bayesian Methods
- Bayesian Concepts in ML Modeling
- Prior Knowledge Distribution
- Bayesian Analysis Approach
- Exercise: Bayesian Statistics and Analysis
Bayesian Methods: Implementing Bayesian Model and Computation with PyMC
Course: 48 Minutes
- Course Overview
- Bayesian Learning
- Bayesian Model Types
- Probabilistic Programming
- Modeling with PyMC
- Bayesian Data Analysis Process
- Bayesian Data Analysis with PyMC
- Bayesian Computation Methods
- Markov Chain Simulation
- Implementing Markov Chain Simulation
- Finding Posterior Modes
- Exercise: Bayesian Modeling with PyMC
Bayesian Methods: Advanced Bayesian Computation Model
Course: 52 Minutes
- Course Overview
- Bayesian Model and Linear Regression
- Hierarchical Linear Model
- Probability Model
- Building Probability Models
- Non-Linear Model
- Gaussian Process
- Mixture Model
- Dirichlet Process Model
- Bayesian Modeling with PyMC
- Exercise: Implement Bayesian models
Specificaties
Taal: Engels
Kwalificaties van de Instructeur: Gecertificeerd
Cursusformaat en Lengte: Lesvideo's met ondertiteling, interactieve elementen en opdrachten en testen
Lesduur: 3:23 uur
Voortgangsbewaking: Ja
Toegang tot Materiaal: 365 dagen
Technische Vereisten: Computer of mobiel apparaat, Stabiele internetverbindingen Webbrowserzoals Chrome, Firefox, Safari of Edge.
Support of Ondersteuning: Helpdesk en online kennisbank 24/7
Certificering: Certificaat van deelname in PDF formaat
Prijs en Kosten: Cursusprijs zonder extra kosten
Annuleringsbeleid en Geld-Terug-Garantie: Wij beoordelen dit per situatie
Award Winning E-learning: Ja
Tip! Zorg voor een rustige leeromgeving, tijd en motivatie, audioapparatuur zoals een koptelefoon of luidsprekers voor audio, accountinformatie zoals inloggegevens voor toegang tot het e-learning platform.